PENDETEKSIAN OBJEK PADA CITRA HEWAN KARNIVORA DAN HERBIVORA MENGGUNAKAN FASTER R-CNN - Sherien Trisnawaty Eka Putri; Achmad Fahrurozi (Universitas Gunadarma, 2022)
Penelitian ini bertujuan menghasilkan sistem pendeteksian objek dengan menggunakan Faster R-CNN untuk mengklasifikasikan jenis hewan dari kelompok hewan karnivora dan herbivora berbasis citra. Pembuatan program dalam penelitian ini menggunakan Faster R-CNN dengan arsitektur Inception V2 dan Google Collab pada tahap pelatihan. Data yang digunakan yaitu 2000 citra hewan yang diambil secara random menggunakan Chrome extension dan dilabelkan secara manual. Hasil akuisisi citra memberikan variasi sudut pengambilan gambar, variasi jarak pengambilan, dan variasi jumlah objek dalam citra. Pembuatan sistem pendeteksian objek ini meliputi tahap pelatihan untuk membentuk model Faster R-CNN, tahap uji coba, dan pengukuran performa sistem pendeteksian objek yang dihasilkam. Berdasarkan hasil implementasi dan uji coba, disimpulkan bahwa sistem ini dapat mengklasifikasikan jenis hewan karnivora dan herbivora dengan total loss model hasil pelatihan berada pada 0.06 dan rata-rata tingkat akurasi sebesar 89%. Hasil perhitungan Recall dan Precision menunjukkan bahwa performa dari sistem klasifikasi yang dihasilkan sangat baik, dengan nilai Recall 100% terdapat pada kelompok citra hewan Cheetah, Eagle, Komodo, Shark, Tiger, Bull, Guineapig, dan Zebra.